基于支持向量机的移动网络性能综合评价策略

• 作者: 于艳华 宋俊德 王军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 BP神经网络 主成份分析 经验风险最小 结构风险最小
• 年，卷（期）: 2007,（28）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 115-117
• 页数: 3页
• 分类号: TN915.07
• 字数: 2585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.28.036

摘要

为了实现移动网络各粒度网元的自动综合评价,针对现有的移动网络性能综合评价方法在应用中存在的问题,提出了一种新的以结构风险最小原则为理论基础的支持向量机评价方法.理论分析表明,该方法可以克服BP神经网络的评价方法中存在的过拟合以及可能收敛于局部极小点的问题;也避免了主成份分析法导致的信息丢失问题.实验结果表明,采用基于支持向量机的评价方法比之基于BP的方法,预测误差更小,过程更可控,而且更好地保持了不同样本评价间的差异.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋俊德	北京邮电大学电子工程学院	215	1839	22.0	36.0
2	王军	北京邮电大学电子工程学院	5	13	2.0	3.0
3	于艳华	北京邮电大学电子工程学院	10	127	6.0	10.0